聲紋識別，最初大家的關注點更多是從學術端來考慮，較少有人從應用端考慮。 從2019年發布1.0版白皮書至今一年半的時間，人們的關注點開始向場景側下沉，更加聚焦，更加落地。
本報告圍繞數據挖掘的概念內涵、關鍵技術、人才研究、應用場景、發展趨勢等方麵展開深入研究，詳細介紹了數據挖掘的基本概念、發展曆程
探究了人工智能基礎設施的內涵及範圍；梳理並總結全 球主要國家及地區人工智能基礎設施發展戰略及特點；加快我國人工智能基礎設施發展提 出了一些思考
未來將過采購平台擴容授權方式自建AI應用。中長尾企業仍處於“煙囪式”應用開發階段，更傾向於與平台供應商、軟件集成商等合作夥伴合作，共同搭建AI中台應用
企業已認識到人工智能的巨大潛能，並在過去十幾年間大幅投資各類人工智能領域的創新與開發，而招聘合適的人才正是轉型的重要一環。
本研究報告得到了中通、京東、蘇寧、快倉、海康威視等知名企業的案例支持，為行業提供了很好的參考，是物流行業產學研合作的又一典範
解企業如何采用、管理並且受益於人工智能（AI）技術，深入獲取全球人工智能應用企業對於AI技術的看法和采取的措施，從而提出建議幫助企業在競爭中保持市場領先地位
更深入地了解兩岸三地企業對人工智能的探索經驗，以及他們如何應對當前的挑戰和機遇，為行業的高速增長帶來了更多的催化因素
